美版高压监狱第一季_财经速递_2025开年，黄仁勋扔出一串王炸

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7月18日，新京报记者从纳雍县公安局办案民警处获悉，王女士大儿子的协查函已经由贵州省公安厅下发至其离境的点位西双版纳，再由西双版纳发到中国驻缅甸大使馆。王女士小儿子的协查函正在办理中。

出品 | 虎嗅科技组作者 | 丸都山编辑 | 苗正卿头图 | 视觉中国一场约 90 分钟的演讲，黄仁勋成功地让 CES 变为个人秀场。当地时间 1 月 6 日晚间，黄仁勋在 CES 2025（国际消费类电子产品展览会）上发表了开幕演讲。不同于往日身着 " 压花小牛皮 " 的传统装扮，黄仁勋这次选择了一件字面意义上 " 闪亮全场 " 的鳄鱼皮夹克，似乎也暗示了今晚的英伟达将非比寻常。在短短数语回顾了英伟达在 GPU 行业的成绩后，RTX 50 系列显卡当仁不让地打了头阵。简单概述就是，该系列产品算是游戏玩家中 " 等等党 " 的一次大胜利。不过，对于英伟达来说，今晚需要登台的主角不止一位。包括世界基础模型 Cosmo、" 掌上 AI 超算 "Project Digits 也完成首次亮相。在 2025 年开年，英伟达扔出了一串 " 王炸 "。" 等等党 " 的大胜利黄仁勋素以 " 刀法精湛 " 而闻名，但这次发布会上亮相的 RTX 50 系列产品结合价格来看，好像还挺良心的。先说下该系列产品的重要升级。与前代 RTX 40 系列相比，最大的不同自然是架构，此前英伟达在高性能计算卡 B200 上发布的 Blackwell 架构，这次被下放到了消费级平台 RTX 50 系列上。该架构带来的升级包括全新的 Transformer 引擎和 NVLink 技术，还有在改用台积电 4NP 后，暴增的 CUDA 核心数量以及能耗表现的大幅提升。具体到产品上，该系列的旗舰产品 RTX 5090 芯片，搭载了 21760 个 CUDA 核心，成为首个核心数突破 20000 大关的 Geforce 显卡。在 920 亿个晶体管的加成下，RTX 5090 每秒可实现超过 3352 万亿次 AI 运算，同时搭配 512bit 位宽的 32GB GDDR7 显存，性能较上代旗舰产品 RTX 4090 提升近两倍。这里值得一提的是 GDDR7 显存的应用。在本代 RTX 50 系列产品上，GDDR7 属于全线标配，这个显存的升级有多大呢？举个典型的例子是，在 RTX 5080 显卡上，其显存位宽继续沿用 4080 显卡的 256bit 规格，但显存带宽直接达到了 960Gb/s，已经逼近上代旗舰 RTX 4090D 的水平，且算力大幅超过后者。考虑到有大模型公司用 RTX 4090D 显卡做模型训练，那么未来作为 " 准旗舰显卡 " 的 RTX 5080，或许亦能胜任这类工作。而在 CES 现场，老黄的表述要更为夸张，他表示 RTX 5070 GPU 相当于 "RTX 4090 Performance"。不过，黄仁勋并没有直接点明，RTX 5070 GPU 究竟是哪方面能与 RTX 4090 持平，毕竟从参数上，无论是 CUDA 核心数，还是显存带宽上，两者差别巨大。唯一的可能是，在 DLSS 4 的加持下，RTX 5070 显卡的帧率表现可能达到 RTX 4090 的水平。全新的 DLSS 4 仍然可以看作是一种 "AI 插帧 " 技术，但与上代 DLSS 3 相比，这次英伟达将帧生成技术做了升级，现在每个传统渲染帧生成之外，还能最多生成三个额外帧，使游戏画面帧率提升 8 倍。《赛博朋克 2077》游戏中，DLSS4 关闭 / 开启的对比此外，DLSS 4 还整合了多帧生成、光线重建及超级分辨率（Super Resolution）等多种技术，利用生成式 AI 提升材质压缩和游戏画面质量。不过还是得吐槽下，虽然 RTX 50 系列全系标配的 DLSS 4 对于画面帧率提升巨大，但以此论证新一代中端产品表现相当于上代旗舰产品，多少有些 " 黄氏对比法 " 的意味。最后说下价格：RTX 5090D 旗舰显卡国行 16499 元起，美版 1999 美元（注：由于众所周知的原因，RTX 5090 显卡不在国内市场开售，仅提供性能相近的 5090D）RTX 5080 国行 8299 元起，海外 999 美元。RTX 5070 Ti 国行暂未公布，美版 749 美元（当前约 5492 元人民币）RTX 5070 国行暂未公布，美版 549 美元（当前约 4026 元人民币）对比上代产品的首发价格，定位旗舰的 "90 显卡 " 上涨 400 美元，次旗舰 "80 显卡 " 价格持平，而中端线 "70/70 Ti" 价格甚至有所降低。应该说，这次 RTX 系列的产品迭代，实现了真正意义上的 " 加量不加价 "，而在消费级产品外，本次黄仁勋的演讲也是惊喜满满。物理 AI，英伟达的新野望？在讲完 RTX 50 系列显卡及 Blackwell 架构芯片进展后，黄仁勋还 " 蹭了下热点 "，发布了现阶段英伟达版的 AI Agents —— "Blueprint for AI Agents"这是一款基于英伟达 Metropolis 系统的平台，旨在帮助组织和个人提升生产力及安全性。它能够允许开发者利用强大的视觉感知能力，创建并分析视频内容，速度是传统实时观看的 30 倍。黄仁勋还通过一段视频展示了该平台未来可以协助的工作，包括搜索助手、金融分析、工厂运营等。这位 AI 行业的 " 执剑人 " 还画下了一张大饼，他认为未来每家公司的 IT 部门都将成为 AI Agents 的人力资源部门，AI Agents 可能带来超过一万亿美元的市场机会。不过，现场观众对 AI Agents 的反响似乎并不强烈，而黄仁勋也适时地甩出了新的焦点——旨在理解物理世界的基础模型 Cosmos。这是一套专为物理交互、模拟工厂环境及驾驶环境生成而构建的模型，包含了自动回归模型、扩散基础、高级标记器和 AI 加速数据管道等组件，可从文本、图像和视频等输入以及机器人传感器或运动数据的组合中生成基于物理的视频。黄仁勋表示，这些模型基于 18000 万亿次 tokens 和 2000 万小时视频的训练。" 物理 AI 模型开发成本高，需要大量真实世界数据和测试，Cosmos 为开发人员提供了一种简单的方法来生成大量基于物理的合成数据，以训练和评估模型。开发人员只需提供一个文本描述，Cosmos 就能生成一个遵守物理定律的视频。" 黄仁勋认为，Cosmos 将显著地减少机器人训练与自动驾驶训练的成本。未来 Cosmos 将推出包括 Nano、Super、Ultra 三种尺寸从 40 亿参数到 140 亿参数不等的模型，开发者可在 GitHub 以及 Hugging Face 平台上获取，并在获得英伟达开放模型许可协议后，用作商业用途。在发布会现场，英伟达并没有过多展示该模型的应用案例，只是表示目前 Wayve、Uber 等公司已经开始将 Cosmos 模型用于自家自动驾驶训练。在 Cosmos 模型之外，英伟达还公布了数字孪生领域的进展—— Omniverse Blueprint 框架。去年 8 月，英伟达曾展示过这个框架的基础能力，包括 " 实时物理求解器 "、" 对大规模数据集的实时可视化能力 " 两项核心功能。而现在英伟达对这个框架做了升级，在整合英伟达 CUDA-X AI 和 HPC 库、Modulus 物理 AI 框架后，发布了 4 个全新的 Ominverse BluePrint 框架，包括可用于在数字孪生中大规模测试、优化机器人任务及路径的 Mega；可回访自动驾驶数据，并生成地面真实数据的自动驾驶仿真；以及帮助开发人员构建数字孪生沉浸式流播的应用；还有面向计算机辅助工程的实时数字孪生。如果把 Omniverse 与 Cosmos 相结合，即可为开发人员提供一个基于真实物理世界的多元生成器，未来具身智能的开发速度将会被大幅度提高。如果把这个组合用于自动驾驶技术开发，甚至能在特定情况下做到无数据收集训练。掌上 AI 超算，改变游戏规则？在演讲的 "One More Thing" 时间段，黄仁勋拿出了压轴之作—— Project Digits，一款可以称之为 " 掌上 AI 超算 " 的产品。" 在生成式 AI 时代，每位数据科学家、AI 研究人员和学生的桌面上都应该摆放一台像 Project Digits 一样的个人 AI 超级计算机，让他们能够参与并塑造这个时代。" 黄仁勋以此解释开发 Project Digits 的初衷。它的尺寸略大于苹果的 Mac Mini，但却可以提供堪比数据中心的算力。Project Digits 搭载了全新的 GB10 Grace Blackwell 芯片，根据英伟达的命名规则可以看出，这款桌面计算机集成了 ARM 核心的 Grace CPU 核心，基于这枚芯片强大的能耗表现，Project DIGITS 仅使用标准电源插座即可使用。据悉，Project Digits 具有 128GB 的内存和高达 4TB 的 NVMe 存储，可以在 FP4 计算精度下，提供高达 1 PFLOPS ( 千万亿次浮点运算 / 秒 ) 的 AI 性能。开发者可通过单台设备在桌面运行 2000 亿参数的大模型，如果使用 NVIDIA ConnectX 网络将两台 Project Digits 可以连接起来，就可运行多达 4050 亿参数的模型，这基本可以覆盖目前市面上大部分大模型产品。值得一提的是，开发者还可以在 Project Digits 上开发和运营模型推理，然后在使用相同的 Blackwell 架构和 NVIDIA AI Enterprise 软件平台的云端或数据中心基础设施上进行无缝部署。从定位上来看，Project Digits 完全开创了一个新的产品种类，而且从其预装 NVIDIA DXG 基础操作系统和 NVIDA AI 软件栈来看，已经最大程度上做到了降低开发者的使用门槛，尽量吸纳更多的从业人群。可以预见，如果类似的产品未来在 AI 行业中成为主流，开发者对 AI 云计算资源的依赖会大幅降低，在传统的软硬件技术栈之外，英伟达或许又挖掘到了新的生态位。